当算法开始写诗，当模型开始对话，人类对“产品”二字的想象被重新丈量。
在 suō.run，我们把冗长的链接折叠成轻盈的一跳，也在折叠 AI 与真实世界的距离。以下，是我与团队从 0 到 1 打造 AI 产品时的六幕剧——它既是我们内部的备忘，也是献给所有产品人的一张航海图。

第一幕　定义：让需求开口说话
所有伟大的产品都始于一句朴素的追问：用户究竟为何痛？
把问题拆成三行诗：
1. 场景——他在哪个瞬间最需要我们？
2. 解法——AI 为何非来不可？
3. 价值——省下的时间、赚到的愉悦，能否被量化成一句“值得”？
在 suō.run，我们把“缩短网址”翻译成“缩短焦虑”：让运营同学不再为字符数皱眉，让数据分析师不再为 UTM 参数崩溃。AI 的介入不是炫技，而是把一次复制粘贴的 3 秒，缩短成 0.3 秒的优雅。

第二幕　指标：给未来一把尺子
指标是产品的墓志铭，也是它的出生证。
别急着谈准确率，先谈“北极星”——用户真正在意的结果。
• 对 suō.run 而言，北极星是“每千次跳转节省的运营人力分钟数”。
• 指标必须可感知：客服机器人要看“每通对话释放的人力小时”，而非冰冷的 F1 分数。
• 指标必须可回溯：上线前留好对照组，让数据自己讲故事。



第三幕　数据：喂养模型的第一口奶
数据不是石油，而是活水；一旦停滞，便发臭。
采集：
– 公开河流：政府、学术、开源社区。
– 私有井泉：与合作伙伴共建合规沙箱。
清洗：
– 去偏、脱敏、加密，三步走。
– 建立“数据护照”，记录每一次流动。
标注：
– 把抽象任务拆成最小可标注单元。
– 用“双盲 + 交叉验证”拒绝标注者的潜意识偏见。
在 suō.run，我们把 10 万条长链拆成字符级片段，再让标注员为“品牌词”“渠道词”打上微光，最终训练出能一眼识别推广意图的轻量模型。



第四幕　模型：在克制中爆发
模型不是越大越好，而是“够用即美”。
– 预训练 + 微调：用通用底座解决 80% 问题，用轻量微调解决 20% 长尾。
– 指标对齐：训练集与测试集必须“时空隔离”，防止模型偷看未来。
– 可解释性：留一条“后门”，让业务同学能追问“为什么这条链被误判为垃圾”。
我们选择了一条 3MB 的微型 Transformer，跑在边缘节点，只为让跳转延迟再降 10ms。

第五幕　MVP：把宏大叙事剪成一支预告片
MVP 不是简陋，而是聚焦。
– 场景切片：先做“电商大促短链批量生成”，而非“全宇宙链接管理”。
– 原型：Figma 三屏、Postman 一键、Vercel 一夜上线。
– 品牌同步：名字、域名、Logo、404 彩蛋，一次到位。
suō.run 的第一次公开亮相，是在一场运营人聚会上：我们把 100 条冗长推广链压缩成 1 张二维码，扫码后 1 秒跳转——现场掌声替我们做了路演。

第六幕　闭环：让产品学会呼吸
上线只是分娩，成长才是养育。
– 数据回流：每一次跳转都带回“时间戳、来源、设备”三味药引，喂给模型继续修行。
– A/B 实验：灰度 5%，观察 48 小时，再决定是否拥抱全部用户。
– 增长飞轮：省下的时间 → 用户分享 → 更多数据 → 更准模型 → 再省时间。
我们为 suō.run 设下的“北极星”是：90 天内，让单个用户月均节省 30 分钟。达标那天，整个团队在 Notion 里放了一场电子烟花。

尾声　把复杂留给自己，把简洁交给世界
AI 产品的尽头不是算法，而是人心。
当你能用一行代码折叠万里长链，也能用一次跳转缩短人与人之间的等待，AI 便不再是黑盒，而是温柔的基础设施。
愿你在 suō.run 的每一次缩短，都能把省下的时间，花在更值得的事情上。